Machine learning is nogal een spannend gebied om te bestuderen en terecht. Het is overal om ons heen in deze moderne wereld. Van Facebook’s feed tot Google Maps voor navigatie, machine learning vindt zijn toepassing in bijna elk aspect van ons leven.

Het is best beangstigend en interessant om te bedenken hoe ons leven eruit zou hebben gezien zonder het gebruik van machine learning. Daarom wordt het heel belangrijk om te begrijpen wat machine learning is, de toepassingen ervan en het belang ervan.Om u te helpen dit onderwerp te begrijpen, zal ik antwoorden geven op enkele relevante vragen over machine learning.

Maar voordat we deze vragen beantwoorden, is het belangrijk om eerst iets te weten over de geschiedenis van machine learning.

Een korte geschiedenis van machine learning

Je zou kunnen denken dat machine learning een relatief nieuw onderwerp is, maar nee, het concept van machine learning kwam in beeld in 1950, toen Alan Turing (Ja, die van Imitation Game) een paper publiceerde waarin hij antwoord gaf op de vraag “Kunnen machines denken?”.

In 1957 ontwierp Frank Rosenblatt het eerste neurale netwerk voor computers, dat nu algemeen het Perceptron-model wordt genoemd.

In 1959 creëerden Bernard Widrow en Marcian Hoff twee neurale netwerkmodellen, Adeline genaamd, dat binaire patronen kon detecteren en Madeline, dat echo op telefoonlijnen kon elimineren.

In 1967 werd het Nearest Neighbor Algorithm geschreven, waarmee computers zeer elementaire patroonherkenning konden toepassen.

Gerald DeJonge introduceerde in 1981 het concept van leren op basis van uitleg, waarbij een computer gegevens analyseert en een algemene regel creëert om onbelangrijke informatie te verwijderen.

In de jaren negentig verschoof het werk op het gebied van machinaal leren van een kennisgestuurde benadering naar een meer gegevensgestuurde benadering. In deze periode begonnen wetenschappers programma’s te maken voor computers om grote hoeveelheden gegevens te analyseren en conclusies te trekken of te “leren” van de resultaten. Die uiteindelijk overuren na een aantal ontwikkelingen geformuleerd in het moderne tijdperk van machine learning.

Volg de blog op Machine learning Interview vragen als je wilt weten wat zijn een aantal belangrijke machine learning interview questions.

Nu we weten over de oorsprong en de geschiedenis van ml, laten we beginnen met het beantwoorden van een eenvoudige vraag – Wat is Machine Learning?

Wat is Machine Learning?

Heb je je ooit afgevraagd hoe Facebook’s ‘People you may know’-functie je altijd een echte lijst geeft van mensen die je in het echte leven kent en met wie je ook op Facebook in contact zou moeten komen? Hoe komt Facebook hieraan? Hoe doen ze deze aanbeveling?

Wel, Machine Learning is een antwoord op deze vraag.

De definitie van machine learning volgens Tom Mitchell:

“Het gebied van machine learning houdt zich bezig met de vraag hoe je computerprogramma’s kunt construeren die automatisch beter worden naarmate je meer ervaring opdoet.”

In eenvoudiger woorden, machine learning is het gebied van de computerwetenschap dat de machine in staat stelt om zelf te leren zonder expliciet geprogrammeerd te worden.Het punt dat hier moet worden opgemerkt is dat ML-algoritmen zelf kunnen leren van eerdere ervaringen, net als mensen dat doen. Wanneer deze algoritmen worden blootgesteld aan nieuwe gegevens, leren ze, veranderen ze en groeien ze vanzelf, zonder dat u de code elke keer hoeft te veranderen.

Dus eigenlijk gebeurt het zo dat u niet elke keer de code voor een nieuw probleem hoeft te schrijven, maar gewoon de gegevens aan het ML-algoritme geeft en dat het algoritme/de machine de logica opbouwt en resultaten levert op basis van de gegeven gegevens.Aanvankelijk zijn de verkregen resultaten misschien niet erg nauwkeurig, maar na verloop van tijd wordt de nauwkeurigheid van ml-algoritmen groter naarmate het algoritme voortdurend taken uitvoert.

Hoe werken Machine Learning-algoritmen?

Machine Learning-algoritmen maken gebruik van een verscheidenheid aan technieken om grote hoeveelheden complexe gegevens te verwerken en beslissingen te nemen. Deze algoritmen voltooien de taak van het leren van gegevens met specifieke inputs gegeven aan de machine. Het is belangrijk te begrijpen hoe deze algoritmen en een machine learning systeem als geheel werken, zodat we te weten kunnen komen hoe deze in de toekomst kunnen worden gebruikt.

Het begint allemaal met het trainen van het machine learning algoritme door een set trainingsgegevens te gebruiken om een model te creëren. Wanneer nieuwe invoergegevens worden geïntroduceerd aan het ML-algoritme, maakt het een voorspelling.De voorspellingen en resultaten worden geëvalueerd op nauwkeurigheid.

Als de voorspelling niet is zoals verwacht, wordt het algoritme steeds opnieuw getraind totdat de gewenste output is verkregen. Hierdoor kan het ml-algoritme zelf leren en een optimaal antwoord produceren dat in de loop van de tijd geleidelijk aan nauwkeuriger wordt.

Nadat een gewenst niveau van nauwkeurigheid is bereikt, wordt het machine learning-algoritme ingezet.Laat me u aan de hand van een eenvoudig voorbeeld uitleggen hoe machine learning werkt:

Wanneer u op Google Search zoekt naar “Lion images” (zoals te zien is in de afbeelding hieronder), is Google ongelooflijk goed in het brengen van relevante resultaten, maar hoe bereikt Google deze taak?

• Google krijgt eerst een grote hoeveelheid voorbeelden (datasets) van foto’s met het label “LION”.
• Dan zoekt het Machine learning algoritme naar patronen van pixels en patronen van kleuren waarmee het kan voorspellen of de afbeelding van een “LION” is.
• In eerste instantie doen de computers van Google een willekeurige gok van welke patronen goed zijn om een afbeelding van een leeuw te identificeren.
• Als het een fout maakt, wordt een reeks aanpassingen gemaakt zodat het algoritme het goed krijgt.
• Eindelijk zal een dergelijke verzameling patronen worden aangeleerd door een groot computersysteem dat is gemodelleerd naar het menselijk brein en dat, eenmaal getraind, in staat is om op de juiste wijze leeuwenafbeeldingen te identificeren en accurate resultaten te geven bij Google Search.

Als jij de leiding zou hebben over het bouwen van een machine-learning algoritme om te proberen afbeeldingen tussen leeuwen en tijgers te identificeren. Hoe zou u dat aanpakken?

De eerste stap, zoals ik hierboven heb uitgelegd, zou zijn om een groot aantal gelabelde afbeeldingen te verzamelen met “LION” voor leeuwen en “TIGER” voor tijgers.Hierna trainen we de computer om patronen te zoeken op de afbeeldingen om respectievelijk leeuwen en tijgers te identificeren.

Als het machine-learning model eenmaal is getraind, kunnen we het (input) verschillende afbeeldingen geven om te zien of het correct leeuwen en tijgers afzonderlijk kan identificeren. Zoals in de bovenstaande afbeelding te zien is, kan een getraind machine learning-model dergelijke zoekopdrachten correct identificeren.

Nu we weten hoe het machine learning-algoritme werkt, moeten we wat dieper in dit onderwerp duiken en de verschillende soorten machine learning verkennen.

Typen machine learning

Machine learning is grofweg onderverdeeld in drie hoofdgebieden, supervised learning, unsupervised learning en reinforcement learning. Elk van deze heeft een specifieke actie en een specifiek doel, en levert bepaalde resultaten op door verschillende soorten gegevens te gebruiken.

Supervised machine learning

Supervised learning betekent in eenvoudige taal dat het model voor machinaal leren wordt getraind, net zoals een coach een slagman traint.In Supervised Learning leert de machine onder begeleiding van gelabelde gegevens, d.w.z. bekende gegevens. Deze bekende gegevens worden aan het model voor machinaal leren toegevoerd en gebruikt om het te trainen. Zodra het model is getraind met een bekende reeks gegevens, kunt u verder gaan en onbekende gegevens aan het model toevoeren om een nieuwe respons te krijgen.

Unsupervised machine learning

Unsupervised machine learning betekent in eenvoudige taal dat het ml-model zelfvoorzienend is in het leren op zichzelf.

In unsupervised machine learning is er geen sprake van gelabelde gegevens. De opleidingsgegevens zijn onbekend of ongelabeld. Deze onbekende gegevens worden aan het model voor machinaal leren toegevoerd en worden gebruikt om het model te trainen. Het model probeert patronen en relaties in de dataset te vinden door er clusters in te maken. Hierbij moet worden opgemerkt dat leren zonder toezicht niet in staat is labels aan de clusters toe te voegen. Het kan bijvoorbeeld niet zeggen dat dit een groep sinaasappels of mango’s is, maar het scheidt wel alle sinaasappels van de mango’s.

Reinforcement machine learning

Hierbij leert de machine via een hit-and-trial-methode. Telkens wanneer het model een resultaat voorspelt of produceert, wordt het bestraft als de voorspelling fout is of beloond als de voorspelling juist is. Op basis van deze acties het model traint itself.Wil je weten welke vaardigheden nodig zijn om een machine learning engineer te worden volg dan deze interactieve video op Skills Required to Become a Machine Learning Engineer om te weten in detail over it.

Na het begrijpen van de basisbegrippen en soorten van Machine learning, ik denk dat nu zijn we in de juiste positie om het belang en de toepassingen ervan te begrijpen.

Waarom is Machine learning belangrijk?

“Net zoals elektriciteit 100 jaar geleden bijna alles transformeerde, heb ik vandaag de dag eigenlijk moeite om een industrie te bedenken waarvan ik denk dat AI in de komende jaren niet zal transformeren.” —– Andrew Ng

Ik denk dat de meesten van jullie het hiermee eens zullen zijn. Het is vrij moeilijk om een industriële activiteit te bedenken die kan worden gedaan zonder het gebruik van Machine learning of Artificial Intelligence.Machine learning is belangrijk vanwege zijn brede scala aan toepassingen en zijn ongelooflijke vermogen om zich aan te passen en oplossingen te bieden voor complexe problemen efficiënt, effectief en snel.

Om het belang van machinaal leren beter te begrijpen, zal ik een aantal gevallen noemen waarin machinaal leren wordt toegepast: online aanbevelingsmotoren van Facebook, Netflix, Amazon, Apple’s Siri die op uw vragen reageert, gezichtsherkenning.Het is moeilijk voor u om te denken aan het uitvoeren van de bovengenoemde taken zonder het gebruik van machinaal leren.

Toepassingen van machinaal leren

Machinaal leren is overal. Vanwege een breed scala van toepassingen van machine learning, is het mogelijk dat u het gebruikt in een of andere manier en je weet niet eens over it.Below zal ik een lijst van een paar toepassingen van machine learning.

Virtual Personal Assistant: Siri, Alexa, Google enkele van de gemeenschappelijke voorbeelden van virtuele persoonlijke assistenten. Deze helpen bij het vinden van informatie wanneer gevraagd via stem. Tijdens het beantwoorden van uw vraag, deze persoonlijke assistenten ‘lookout voor informatie herinnert aan uw gerelateerde vragen of stuurt een commando naar andere bronnen om informatie te verzamelen. Machine learning is een integraal onderdeel van de werking van persoonlijke assistenten, aangezien zij de informatie verzamelen en verfijnen op basis van uw eerdere vragen. Later wordt deze verfijnde dataset gebruikt om resultaten te geven die zijn afgestemd op uw voorkeuren.

Gezichtsherkenning: Je kijkt gewoon naar je telefoon en de telefoon ontgrendelt. De camera in uw telefoon herkent unieke kenmerken en projecties op uw gezicht met behulp van beeldverwerking (onderdeel van machine learning) om te identificeren dat de persoon die de telefoon ontgrendelt niet iemand anders is, maar u. Het hele proces aan de achterkant is ingewikkeld, maar lijkt een eenvoudige toepassing van ML aan de voorkant.

Email spam filter: Hoe identificeert uw mailbox automatisch of de e-mail die u ontvangt spam is of niet? Nou, ook hier is ML weer debet aan. Het e-mailspamfilter maakt gebruik van een machine learning-model om spammails uit uw mailbox te filteren.

Aanbevelingssysteem op een e-commercewebsite: Heb je je ooit afgevraagd hoe Amazon of Flipkart relevante producten toont nadat je een aankoop hebt gedaan op hun platform. Dit is de magie van ML.

Nadat een gebruiker iets koopt op een e-commercewebsite, worden de aankoopgegevens opgeslagen voor toekomstige referentie en worden producten gevonden die in de toekomst waarschijnlijk door de gebruiker zullen worden gekocht. Dit is mogelijk dankzij het machine learning future algoritmemodel, dat patronen in een gegeven dataset kan identificeren.

Enkele andere toepassingen van machine learning zijn:

• Online fraudedetectie
• Social Media Services zoals “People you may know” op Facebook, “Similar pins” op Pinterest
• Online Customer Support i.e. Chatbot
• Search Engine Result Refining
• Voorspellingen tijdens woon-werkverkeer met behulp van Google Maps

Voorwaarden voor machine learning

Als u geïnteresseerd bent in het leren van meer over machine learning, moet aan een paar vereisten worden voldaan om te kunnen uitblinken in dit veld. Deze vereisten omvatten:

• Basiskennis van programmeertalen zoals Python of R.
• Goede kennis van statistiek en waarschijnlijkheid
• Inzicht in lineaire algebra en calculus
• Datamodellering om variaties en patronen in een gegeven dataset te vinden

Alle hierboven genoemde vereisten zijn een must om machine learning te leren.

Als u machine learning vanaf nul wilt leren, kunt u kijken naar de Verzeo-cursus Machine Learning pro degree-certificering. U hoeft zich geen zorgen te maken over de hierboven genoemde vereisten, omdat alles zal worden behandeld in de pro-graad certificering.Ik hoop dat ik al uw twijfels met betrekking tot machine learning en de toepassing ervan heb weggenomen.

Als je al bekend bent met machine learning en op zoek bent naar een stage, kun je kijken naar Verzeo’s Machine Learning Internship-programma.

Als u op zoek bent naar andere certificeringscursussen op het gebied van informatica volg dan de onderstaande links:

Full stack web development certificeringsprogramma

Artificial intelligence certificeringsprogramma

Data science certificeringsprogramma

Of u kunt ook onze website volgen om verschillende stage-en certificeringsprogramma’s aangeboden door Verzeo te verkennen.